针对Granger因果检验，由于当变量为非平稳时间序列时，Granger检验中的F统计量的渐进分布不再是F (Granger and Newbold 1974; He and Maekawa 2001)，所以以此来做因果推断是不可靠的(Stock and Watson 1989; 曹永福 2006)，故而在Granger因果检验之前必须进行平稳性检验(易会文 2006; Elsner 2007)。

而任何无关的两个非平稳变量间都很容易得出有因果性的结论(周建 et al. 2004)。这就是楼主用原始变量做因果检验，之后用ＯＬＳ对存差进行回归分析，可决系数很高的可能原因。

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[此贴子已经被jimmy_young2005于2008-8-26 10:32:47编辑过]

我觉得7楼的说法有一些问题。

Granger定理说的是一阶平稳变量间存在协整关系，则至少存在一个方向的Granger因果关系，但协整并不能说明因果关系的方向。还需要通过Granger因果关系检验来识别其方向。

而Granger因果关系检验有不少方法，VAR只是其中的一种。而VAR要求平稳变量，针对楼主的问题，个人认为，如果你用VAR的话，就得用差分后的平稳变量进行。假设你用的是一阶差分，那么你最后得出的因果关系是变量的增长间的因果关系，而不是变量本身的因果关系。

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[此贴子已经被jimmy_young2005于2008-8-26 10:32:18编辑过]

我就是最近这两个多月学习了些相关的材料，还是初学，加上本身不是经济学出身，理解上可能有偏差。

不知道有没有解答楼主的问题。

对于一阶平稳变量间的因果关系，不少文章是用ECM来做的。

可以参看：Lee, C.-C. and C.-P. Chang (2008). "Energy consumption and economic growth in Asian economies: a more comprehensive analysis using panel data." Resource and Energy Economics 30: 50-65.

好像在进行了序列平稳性检验后，如果是同阶的，就可以对原序列进行格莱杰因果检验，而不比差分吧

我听说的方法是先测平稳性，根据单整的阶数用动态OLS（Dynamic OLS）测协整关系，提取残差，如果协整关系存在，利用误差修正模型进行granger test,不需要差分了。不知道这样对不对。

谢谢大家的指教!现将主要观点总结如下,不知是否正确?:

如果序列是不平稳的,但其一阶差分是平稳的,要对差分后的平稳序列进行格兰杰因果检验.

如果序列虽然是不平稳的,但存在协整关系,也可对不平稳的原序列进行格兰杰因果检验.

如果对不平稳的序列间进行OLS回归,则有可能产生伪回归.

格兰杰因果检验的方法有多种,VAR只是其中一种,且要求变量是平稳的.